基于“互聯網+”時代下出租車資源配置的研究

蔣玲 張金秋 周曉嵐

摘要：近年來，出租車逐漸成為重要交通工具，“打車難”問題備受關注。本文建立了供求匹配模型分析出租車匹配現狀，從收益角度評價現有補貼方案實施效果，運用動態規劃模型設計出新型補貼方案，緩解市民打車壓力。

關鍵詞：供求匹配型;動態規劃;出租車資源配置

1.問題背景

城市居民出行問題一直是市民們關心的重點內容。而出租車是市民們出行的一大重要交通工具。隨著城市勞動人口的急增，人們用車的需求也在提高。“打車難”已經成為當今時代下人們關心的熱點問題。在“互聯網+”的時代背景下，一些公司依托移動互聯網建立打車軟件服務平臺，構建乘客與出租車司機的溝通渠道。為人們的打車提供了方便。

2.基于動態規劃的優化補貼方案

2.1模型的建立

打車平臺主要是為司機與乘客之間提供一個信息交流平臺，然而即使可以實現信息交流，司機也會因為收益問題而出現拒單情況，導致乘客打車難的問題并沒有解決。因此，打車平臺對司機進行補貼，鼓勵司機接單，為占領市場份額，也會對乘客進行補貼。然而，過高的補貼對于打車平臺而言是一種成本負擔。由于打車平臺對于乘客打車距離實行差別化補貼沒有現實意義。因此我們通過建立動態規劃模型在解決“打車難”問題的基礎上，以實現打車平臺和出租車司機利益最大化為約束，提出對司機接單距離實行差別化補貼的優化方案[1]。

（1）目標函數

首先我們建立了滿足司機與打車平臺雙方利益（Q）最大化的函數：

（1）

其中，ym代表出租車司機的收益，yp代表平臺從乘客處收取的付款額。h為司機提成，i為保險費，u為平臺使用費。考慮到“打車難”問題主要是司機出于自身利益角度出發的拒單行為造成的，故在函數設定時賦予司機利益更大的權重0.6，打車平臺利益權重0.4。

（2）限制條件

目標函數的限制約束條件如式（2）所示：

（2）

其中，

q為浮動值，d為補貼金額，p0為起步價，c為基本單價，e為單位油錢。[ki， ki+1]表示訂單距離所屬階段。

在這個模型當中，由于我們采用了動態規劃的方法。動態規劃的基本思想是解決多階段的決策優化問題。

2.2方案驗證

為了更好的創建新的打車軟件服務平臺，為顧客、出租車司機提供更好的服務，保障本平臺與出租車司機的利益最大化，需要將運用線性規劃方法求解得到的動態補貼方案進行實施效果的仿真檢驗。

應用對現有補貼方案建立的的基于收益率的補貼方案評價模型，對優化后的動態補貼方案模型進行評價。具體將原有補貼方案實施下的出租車凈利率計算模型改為：

（3）

優化后的動態補貼方案對不同里程數的打車訂單的司機收益率均有提升，將不同里程數訂單的司機收益率穩定在一個范圍內[2]。由此得出驗證結果，優化后的動態補貼方案具有實際意義，在保證打車平臺的基本利益的前提下，將出租車司機收益提升到一個穩定的范圍，當司機不同里程訂單的利益穩定在一個范圍時，也就緩解了出租車司機的“挑單”現象，對乘客“打車難”問題有所幫助。

3.結語

根據動態規劃模型設計出新型補貼方案，可以以每一單的運行里程數為基礎，給予出租車司機分段補貼金額，盡可能使出租車司機及打車平臺的利益最大化，符合軟件平臺補貼的目的，能切實可行地解決“打車難”問題，對于出租車資源的配置也能起到良好的參考作用。

參考文獻：

[1]王明毅等.北京市“互聯網+”時代下的出租車資源合理配置.統計與管理，2016 （04）：41-43.

[2]劉榮.出租車合理規模研究與應用.長沙理工大學，2013：90.

作者簡介：蔣玲（1998-），女，漢族，四川資陽安岳人，本科，研究方向：金融。